Figure AI最近推出的Helix模型使其人形機器人在分揀包裹的任務中表現出色，且無需進行預編程。

Figure AI最近推出的Helix模型使其人形機器人在分揀包裹的任務中表現出色，且無需進行預編程。

這一技術突破標誌著機器人在處理複雜任務時的靈活性和智能化水平有了顯著提升。

核心技術

Helix是一個視覺-語言-動作（VLA）模型，能夠讓機器人通過自然語言指令執行任務。該模型的設計允許機器人在沒有事先示範或特定編程的情況下，識別並處理各種物品。這意味著，機器人可以在接收到簡單的指令（如“撿起XX”）後，自動識別並抓取幾乎所有的小型家居物品，包括那些它們從未見過的物品。

應用實例

在最近的演示中，Figure機器人被部署到物流中心進行快遞分揀。通過搭載Helix模型，機器人能夠快速識別、抓取並按照邏輯擺放快遞包裹。公司表示，開發這一分揀流程的時間僅為30天，而之前在汽車裝配線的工作安排則花費了12個月。儘管機器人在效率上仍與人類分揀工存在差距，但其處理能力的提升顯著縮短了部署時間和成本。

多機器人協作

Helix模型的另一個重要特性是支持多機器人協作。在演示中，兩台機器人能夠通過相互理解和協調動作，共同完成複雜的操作任務。這種協作能力使得它們能夠在面對新的、未見過的物品時，依然能夠有效地進行分類和存放。

Figure AI的Helix模型不僅提升了機器人在分揀包裹中的效率和靈活性，還展示了未來機器人技術在實際應用中的廣泛潛力。